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PythonFOAM: 利用OpenFOAM与Python开展现场数据解析及机器学习

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简介:
PythonFOAM是一款结合了OpenFOAM和Python的工具包,用于处理流体动力学领域的实验数据,并支持进行高级数据分析和机器学习应用。 PythonFOAM 是一个利用 OpenFOAM 和 Python 进行原位数据分析的工具。它不是 PyFOAM(一种用于自动化运行 OpenFOAM 案例的工具)。在这个存储库中,OpenFOAM 调用 Python 函数和类来执行现场数据分析。出于各种原因,您可能会将计算任务的一部分转移到 Python 中,例如使用 Python 机器学习生态系统快速原型制作数据驱动的任务和算法。 PODFoam/ 目录包含一个 pimpleFoam 解算器,该解算器具有在求解过程中收集快照数据以进行流式奇异值分解的功能。它提供了一些与 OpenFOAM 的 Python Streaming-SVD 类对象的绑定功能。 APMOSFoam/ 目录也包含一个 pimpleFoam 解算器,其特点是在求解时并行化地收集快照数据,并执行奇异值分解。不同于前面提到的例子仅对单级的数据进行 SVD 分析,这个求解器可以处理更复杂的情况。

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  • PythonFOAM: OpenFOAMPython
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    PythonFOAM是一款结合了OpenFOAM和Python的工具包,用于处理流体动力学领域的实验数据,并支持进行高级数据分析和机器学习应用。 PythonFOAM 是一个利用 OpenFOAM 和 Python 进行原位数据分析的工具。它不是 PyFOAM(一种用于自动化运行 OpenFOAM 案例的工具)。在这个存储库中,OpenFOAM 调用 Python 函数和类来执行现场数据分析。出于各种原因,您可能会将计算任务的一部分转移到 Python 中,例如使用 Python 机器学习生态系统快速原型制作数据驱动的任务和算法。 PODFoam/ 目录包含一个 pimpleFoam 解算器,该解算器具有在求解过程中收集快照数据以进行流式奇异值分解的功能。它提供了一些与 OpenFOAM 的 Python Streaming-SVD 类对象的绑定功能。 APMOSFoam/ 目录也包含一个 pimpleFoam 解算器,其特点是在求解时并行化地收集快照数据,并执行奇异值分解。不同于前面提到的例子仅对单级的数据进行 SVD 分析,这个求解器可以处理更复杂的情况。
  • OpenFOAMPython-C/C++编程
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    本项目结合OpenFOAM流体模拟软件与Python的数据分析及机器学习能力,在现场采集的数据基础上进行深入研究,并使用C/C++语言优化关键算法,以提高计算效率。 使用Python模块通过OpenFOAM 8进行现场数据分析。这不是PyFOAM,后者是用于自动化运行OpenFOAM案例的工具。 在该存储库中,您会看到利用OpenFOAM调用Python函数和类来进行原位数据分析的内容。 出于各种原因,您可以将部分计算任务转移到Python环境中执行(主要是为了快速原型制作数据驱动的任务和算法,并使用Python机器学习生态系统)。
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    本课程通过运用Python强大数据处理和分析工具,深入剖析NBA球星科比·布莱恩特的职业生涯统计数据,探索机器学习的应用。 Python数据分析与机器学习:使用Python库分析科比的职业生涯数据。
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    PrivatML项目采用SPDZ框架进行隐私保护下的机器学习研究,致力于开发安全多方计算技术以保障数据在训练模型过程中的私密性和完整性。 使用SPDZ训练卷积神经网络(CNN)的私人语言;阅读以下内容以获取更多信息。 该存储库是原有项目的扩展。为了运行代码,请确保安装了以下组件: - Python 3.6(最好在virtualenv或conda环境中使用) - Tensorflow(仅用于下载数据集) 要安装其他所需软件包,可以通过命令行执行: ``` pip install --upgrade -r requirements.txt ``` 现在您可以打开完整的代码示例:jupyter notebook image_analysis/Convnet.ipynb。运行代码前,请确保选择正确的内核,因为可能默认设置为python 2.7。 如果需要将环境添加到内核列表中,请执行以下命令: ```shell pip install ipykernelpython -m ipykernel install --user --name=[YOUR ENV NAME] ``` 请根据您的实际虚拟环境名称替换`[NAME OF YOUR ENV]`。
  • Python爬取.zip
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    本资料包提供全面指导,涵盖Python编程语言在数据爬取、数据分析和基础机器学习中的应用技巧。适合初学者入门及进阶使用。 人工智能是当今最热门的话题之一,随着计算机技术与互联网的迅速发展,对这一领域的研究也达到了新的高度。作为一门新兴的技术科学,人工智能致力于模拟和扩展人类智能的理论、方法及其应用。 机器学习是人工智能的核心领域之一,它的目标在于使计算机系统具备类似人的学习能力以实现智能化。具体来说,机器学习是指通过从训练数据中提取模式来构建模型,并利用该模型对新数据进行预测与分析的一门学科。 由于包含多种算法,机器学习在不同行业和应用中的表现各不相同。目前它已经被成功地应用于以下领域: - 互联网:语音识别、搜索引擎优化、语言翻译、垃圾邮件过滤及自然语言处理等; - 生物科学:基因序列的解析、DNA预测以及蛋白质结构分析; - 自动化技术:人脸识别系统,无人驾驶汽车的研发与图像信号处理设备; - 金融行业:证券市场的趋势研究和信用卡欺诈检测; - 医学领域:疾病诊断识别与流行病爆发预警机制建立; - 刑侦工作:潜在犯罪行为的预测以及虚拟人工智能侦探系统的开发; - 新闻推荐系统等。 从以上列举的应用可以看出,机器学习已经成为各个行业中不可或缺的数据处理工具。特别是在大数据时代背景下,各行各业都在寻求通过数据处理技术来获取有价值的信息以更好地满足客户需求及指导企业发展方向。
  • Python处理-Kmeans实图像压缩
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    本课程教授如何运用Python进行数据处理和机器学习,重点介绍通过K-means算法实现图像压缩技术,帮助学生掌握高效的数据分析方法。 Python数据分析与机器学习-使用Kmeans进行图像压缩
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